[發(fā)明專利]一種魚類貨架期的判斷方法及裝置

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201711408396.3
• 申請日: 2017-12-22
• 公開（公告）號: CN108254513B
• 公開（公告）日: 2020-12-29
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 史策;范蓓蕾;楊信廷;錢建平;韓帥;吳曉明;杜曉偉
• 申請（專利權(quán)）人: 北京農(nóng)業(yè)信息技術(shù)研究中心
• 主分類號: G01N33/12
• 分類號: G01N33/12;G06N3/08
• 代理公司: 北京路浩知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11002
• 代理人: 王瑩;李相雨

1.一種魚類貨架期的判斷方法，其特征在于，包括：

獲取魚類樣本的保存溫度和保存時間，并采集所述保存溫度和所述保存時間下的魚類樣本的氣體成分?jǐn)?shù)據(jù)；

將所述氣體成分?jǐn)?shù)據(jù)輸入至N個主成分表達(dá)式中，獲取N個主成分值；

將所述保存溫度、所述保存時間和所述N個主成分值作為輸入?yún)?shù)，輸入至第一徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，獲取揮發(fā)性鹽基氮的預(yù)測含量；

將所述保存溫度、所述保存時間和所述N個主成分值作為輸入?yún)?shù)，輸入至第二徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，獲取菌落總數(shù)的預(yù)測含量；

在所述揮發(fā)性鹽基氮的預(yù)測含量或所述菌落總數(shù)的預(yù)測含量大于揮發(fā)性鹽基氮的預(yù)設(shè)值或菌落總數(shù)的預(yù)設(shè)值時，確定魚類樣本超過貨架期；

所述判斷方法還包括：

采集魚類樣本在不同保存溫度和不同保存時間下?lián)]發(fā)性氣體的氣體成分?jǐn)?shù)據(jù)、揮發(fā)性鹽基氮的實測含量和菌落總數(shù)的實測含量；

對采集的所述在不同保存溫度和不同保存時間下?lián)]發(fā)性氣體的氣體成分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析獲取主成分的貢獻(xiàn)率，將主成分按貢獻(xiàn)率從大到小排列后，提取前N個主成分的N個主成分表達(dá)式；

將所述在不同保存溫度和不同保存時間下?lián)]發(fā)性氣體的氣體成分?jǐn)?shù)據(jù)輸入至N個主成分表達(dá)式中，獲取N個主成分值；

采用徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立第一徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，其中，將不同保存溫度、不同保存時間、N個主成分值和揮發(fā)性鹽基氮的實測含量作為訓(xùn)練樣本，所述不同保存溫度、所述不同保存時間和所述N個主成分值作為輸入層的輸入?yún)?shù)，將徑向基函數(shù)作為隱含層的傳遞函數(shù)，將揮發(fā)性鹽基氮的實測含量作為輸出層的輸出參數(shù)，建立第一徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；

采用徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立第二徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，其中，將不同保存溫度、不同保存時間、N個主成分值和菌落總數(shù)的實測含量作為訓(xùn)練樣本，所述不同保存溫度、所述不同保存時間和所述N個主成分值作為輸入層的輸入?yún)?shù)，將徑向基函數(shù)作為隱含層的傳遞函數(shù)，將菌落總數(shù)的實測含量作為輸出層的輸出參數(shù)，建立第二徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；

所述第一徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，包括：

第一輸入層、第一隱含層和第一輸出層；

所述第一輸入層，用于輸入多個輸入?yún)?shù)；

所述第一隱含層的映射函數(shù)為：

其中，x_ai表示第一輸入層的第i個輸入?yún)?shù)，i＝1,2,3....n；w_aji表示第一徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中的突觸權(quán)值；X為第一輸出層的輸入?yún)?shù)；

所述第一輸出層，用于輸出揮發(fā)性鹽基氮的預(yù)測含量，映射函數(shù)為：

Y_TVB-N＝Σw_ajX+b_k1；

其中，w_aj表示第一隱含層到第一輸出層的權(quán)值，b_k1表示第一隱含層到第一輸出層的閾值，Y_TVB-N為第一輸出層的輸出參數(shù)；

魚類樣本的揮發(fā)性鹽基氮的預(yù)測含量為：

TVB-N＝8.76Y_TVB-N+19；

其中，TVB-N為揮發(fā)性鹽基氮的預(yù)測含量；

所述第二徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，包括：

第二輸入層、第二隱含層和第二輸出層；

所述第二輸入層，用于輸入多個輸入?yún)?shù)；

所述第二隱含層的映射函數(shù)為：

其中，x_bi表示第二輸入層的第i個輸入?yún)?shù)，i＝1,2,3....n；w_bji表示第二徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中的突觸權(quán)值；R為第二輸出層的輸入?yún)?shù)；

所述第二輸出層，用于輸出菌落總數(shù)的預(yù)測含量，映射函數(shù)為：

Y_TAC＝∑w_bjR+b_k2；

其中，w_bj表示第二隱含層到第二輸出層的權(quán)值，b_k2表示第二隱含層到第二輸出層的閾值，Y_TAC為第二輸出層的輸出參數(shù)；

魚類樣本中的菌落總數(shù)的預(yù)測含量為：

TAC＝2.33Y_TAC+5.48；

其中，TAC為菌落總數(shù)的預(yù)測含量。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的判斷方法，其特征在于，N個所述主成分的累計貢獻(xiàn)率大于90％。